德克薩斯大學奧斯汀分校的研究人員開發了一種能夠解讀和重建人類思想的人工智能（AI）系統。
科學家們最近在《自然神經科學》期刊上發表了一篇論文，探討了利用AI將人類思想實時非侵入性地轉化為語言的方法。
根據研究人員的說法，目前將思想解碼為語言的方法要麼是侵入性的——即需要外科手術植入，要麼是有限的，因為它們“只能識別少量的詞語或短語”。奧斯汀的團隊通過訓練神經網絡同時解碼來自人腦多個區域的功能性磁共振成像（fMRI）信號，克服了這些限制。在實驗中，研究人員讓幾個測試對象在聽播客時記錄他們的大腦活動，並使用fMRI機器非侵入性地記錄大腦信號。然後，所得到的數據用於訓練系統，使其能夠理解特定用戶的思維模式。
經過訓練後，測試對象再次在聽播客、觀看短片以及默想故事的過程中被監控大腦活動。在這個實驗部分，AI系統獲取來自測試對象的fMRI數據，並實時將這些信號解碼成普通語言。根據德克薩斯大學奧斯汀分校的新聞稿，AI系統大約有50%的時間能夠成功完成任務。然而，結果並不完全準確——研究人員設計AI是為了傳達所思考的一般概念，而不是精確的詞語。
幸運的是，對於那些擔心自己的思想會被AI不請自來地侵入的人來說，科學家們清楚地知道，這在目前是不可行的。
該系統僅在特定用戶的大腦波動數據上訓練時才有效。因此，對於沒有花費數小時提供fMRI數據的個體，掃描結果是沒有用的。即使這些數據是在沒有用戶許可的情況下生成的，團隊最終得出結論，解碼數據和機器實時監控思想的能力都需要被掃描者的積極參與。然而，研究人員也指出，這種情況未來可能會有所不同：“你的隱私分析表明，目前需要被試者合作來訓練和使用解碼器。然而，未來的發展可能使解碼器繞過這些要求。此外，即使在沒有被試者合作的情況下，解碼器的預測也是不準確的，而且它們可能會被惡意誤解。”
在相關的新聞中，一組來自沙特阿拉伯的研究人員最近開發出一種方法，通過利用基於區塊鏈的神經網絡處理MRI掃描，提高腦腫瘤診斷的準確性。
沙特的研究人員在他們的論文中展示了如何利用安全、去中心化的區塊鏈處理癌症研究，從而提高準確性並減少人為錯誤。儘管上述兩個實驗在各自的研究論文中被引用作為前期工作，但值得注意的是，這些實驗中使用的技術都已廣泛可用。
由德克薩斯大學奧斯汀分校團隊進行的實驗所強調的AI是生成預訓練變換器（GPT），這一技術同樣被ChatGPT、Bard和類似的大型語言模型所使用。沙特阿拉伯團隊的癌症研究則使用的是訓練有素的Nvidia GTX 1080顯卡，這些顯卡自2016年以來就已經可以獲得。事實上，任何一個聰明的開發者（擁有fMRI機器的訪問權限）都可以將這兩個想法結合起來，創建一個能夠讀取並記錄個人思想到區塊鏈的AI系統。這可能會導致一種“創意證明”範式，人們可能會為他們的思想鑄造非同質化代幣（NFT），或將其記錄以備後用，作為法律用途，或僅僅為了炫耀——一個不可篡改的關於個人感受和思想的賬本。
例如，思想到區塊鏈的NFT鑄造可能會對版權寫作和專利申請產生影響，區塊鏈可以作為證明創意或思想被記錄的確鑿證據。它還可以讓名人思想者，如諾貝爾獎得主或當代哲學家，將他們的思想編纂成不可篡改的記錄，成為一種可以商品化並作為收藏品使用的數字資產。
